中信期货-组合优化专题报告:截面回归与因子正交的二重奏-230131

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本篇报告中,我们以综述的形式讨论了市面上常见的4种正交化方法、阐明了正交实践中遇到的问题与解决办法、设计了1种商品期货组合的配置模式、配比了1种因子收益率估计的优化方式。 回测效果来看,可作出以下结论: (1)本报告提出的新配置方式——“作用于动态商品期货池、以截面回归方式来构建组合权重”的配置效果较好,其在本文入选的6个量价因子以—“未正交搭配简单移动平均SMA(n=20)对因子收益率估计”的优化方式回测时,取得了11%左右的年化收益,夏普为0.85,最大回撤为0.2(见图表11); (2)3种正交化方式是把双刃剑,其实质来源于共线性的双刃性质。在本文入选的6个量价类因子的回测中,使用未正交因子的回测净值——无论是对因子收益率未优化时回测得到的年化收益3.49%(见图表7)、还是使用简单移动平均SMA(n=20)优化后回测得到的年化收益10.95%(见图表11),均优于相应的、基于正交化后因子的回测净值表现; (3)对因子收益率估计的优化方式(简单移动平均)无论是针对非正交还是正交化后的因子均能提升策略有效性。 风险提示:本报告中所涉及的资产配比和模型应用仅为回溯举例,并不构成推荐建议。
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(以下内容从中信期货《组合优化专题报告:截面回归与因子正交的二重奏》研报附件原文摘录)本篇报告中,我们以综述的形式讨论了市面上常见的4种正交化方法、阐明了正交实践中遇到的问题与解决办法、设计了1种商品期货组合的配置模式、配比了1种因子收益率估计的优化方式。 回测效果来看,可作出以下结论: (1)本报告提出的新配置方式——“作用于动态商品期货池、以截面回归方式来构建组合权重”的配置效果较好,其在本文入选的6个量价因子以—“未正交搭配简单移动平均SMA(n=20)对因子收益率估计”的优化方式回测时,取得了11%左右的年化收益,夏普为0.85,最大回撤为0.2(见图表11); (2)3种正交化方式是把双刃剑,其实质来源于共线性的双刃性质。在本文入选的6个量价类因子的回测中,使用未正交因子的回测净值——无论是对因子收益率未优化时回测得到的年化收益3.49%(见图表7)、还是使用简单移动平均SMA(n=20)优化后回测得到的年化收益10.95%(见图表11),均优于相应的、基于正交化后因子的回测净值表现; (3)对因子收益率估计的优化方式(简单移动平均)无论是针对非正交还是正交化后的因子均能提升策略有效性。 风险提示:本报告中所涉及的资产配比和模型应用仅为回溯举例,并不构成推荐建议。